肿瘤里的基因突变数据库，你知多少？
癌症基因突变数据挖掘与生物信息学分析
癌症基因突变数据挖掘与生物信息学分析近年来，癌症的发病率持续上升，成为威胁人类健康的主要疾病之一。
癌症的发生往往与基因突变密切相关。
因此，对于癌症基因突变数据的挖掘与生物信息学分析变得尤为重要。
本文将详细探讨如何利用生物信息学的方法分析癌症基因突变数据，为癌症的早期预测和治疗提供理论依据。
首先，为了进行癌症基因突变数据的挖掘，我们需要获取相应的数据集。
目前，公开的癌症基因突变数据库包括COSMIC、TCGA等，这些数据库收集了大量患者样本的基因突变信息。
通过下载已公开的数据集，我们可以进行后续的生物信息学分析。
在数据集准备完毕后，我们可以开始对癌症基因突变数据进行挖掘和分析。
生物信息学分析的第一步是对数据进行预处理。
预处理的目的是去除噪声数据，保留有效的突变信息。
常见的预处理方法包括数据清洗和特征选择。
数据清洗主要涉及到对数据中的缺失值、异常值等进行处理。
对于缺失值，可以选择删除或者填充。
删除缺失值的方法包括删除含有缺失值的行或列，填充缺失值的方法包括平均值、中值或者最近邻值等。
异常值的处理可以采用平滑法或者替换法。
特征选择是生物信息学分析中的关键步骤，其目的是从大量的基因特征中筛选出与癌症发生相关的特征。
特征选择方法包括过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。
常用的过滤式方法包括方差过滤和相关系数过滤，包裹式方法包括递归特征消除和遗传算法，嵌入式方法包括LASSO和岭回归等。
通过特征选择，我们可以减少数据集的维度，提高分析的效率。
在数据预处理完成后，我们可以进行癌症基因突变数据的挖掘和分析。
常见的分析方法包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树和支持向量机等。
聚类分析可以将癌症样本划分为不同的簇，从而识别出不同亚型的癌症。
关联规则挖掘可以找出基因之间的关联性，从而发现潜在的癌症相关基因。
决策树和支持向量机可以建立预测模型，帮助诊断和预测癌症。
这些方法的选择根据数据的特点和问题的要求进行。
除了基本的挖掘和分析方法，还可以引入更复杂的模型和算法进行癌症基因突变数据的分析。
SomamiR：肿瘤细胞miRNA突变位点专用数据库
SomamiR：肿瘤细胞miRNA突变位点专用数据库SomamiR是microRNA（miRNA）及其靶点中癌症体细胞突变的数据库，集成了多种类型的数据，用于研究体细胞和种系突变对癌症中miRNA功能的影响。
数据库还提供了存在miRNA靶序列体细胞突变与肿瘤相关的基因及其参与的通路。
这些突变可能改变miRNA与竞争性内源RNA（ceRNA）之间的相互作用，包括mRNA，环状RNA（circRNA）和长非编码RNA（lncRNA），它还为这些体细胞突变的功能分析提供了一个集成平台。
SomamiR DB在miRNA或与癌症密切相关的靶位点中包含体细胞和种系突变的集合。
具体而言，这些突变中的大多数符合以下标准（a）与GWAS或CGAS中的癌症风险相关；（b）有实验证据表明该突变改变了miRNA的功能。
通过点击将miRNA相关多态性与癌症或癌症相关联的实验证据，可以浏览符合这些条件的miRNA及其靶位点的突变。
实验证据分别将miRNA中的多态性与癌症联系起来。
SomamiR/SomamiR/home.phpSomamiR主页SomamiR DB包含体细胞突变，可改变mRNA，lncRNA和circRNA中的miRNA序列和miRNA靶位。
我们通过将它们与大量GWAS，CGAS，KEGG途径相关联来注释这些体细胞突变。
集成了新开发的Web服务器miR2GO，用于功能分析miRNA种子中的体细胞突变。
如上图所示，我们可以从六个模块认识、使用这个数据。
Somatic mutations in miRNA sequence查看miRNA序列中的体细胞突变我们可以在中间框框这里滑动待选的癌种类型，提交后可以看到下面表格中进行更新，可以看到对于的microRNA ID对于的突变和突变ID、位置、数目、样品名称、癌症类型（组织位置）还有miR2GO 对体细胞突变的功能分析。
点击蓝色类型的字，可以跳转相关链接。
这个数据表也是可以下载的。
第四章 人类基因组变异数据库
基因组浏览器同样是检索和观察多态性的最好
工具。
人类基因组浏览器有三个；EnsemblUCSC人类
基因组浏览器（UCSC-HGB）和NCBI Map Viewer，他们都保持着对人类基因组SNP不同 水平的注解，但三者都没有保留突变的资料。
三个浏览器中大部分信息是重叠的,但它们
各自含有一部分独特的信息和资料，所以至少
GDB数据库还包括了与核酸数据库
GenBank和EMBL、遗传疾病数据库OMIM、文献 摘要数据库Medline等其他网络信息资源的超 文本链接。 GDB数据库是国际合作的成果，其宗旨是 为从事基因组研究的生物学家和医护人员提 供人类基因组信息。
第四节 观察SNP和突变的工具
一、在基因组水平上观察SNP和突变的工具 人类基因组是SNP和变异资料的最终框架，
库。 与dbSNP不同的是，HGVbase试图将所有已知
SNP概括为一组精简的记录，HGVdase是被严格筛选和 注释的。
HGVbase是一个可被广泛应用的数据库，还
提供一些对实验设计很有帮助的工具，包括
一个特定单元型的标记工具——Tag’nTell。
该工具能够找出可以特异描绘所选择单元型 所需的、根据用户说明最少的一组标记物。 HGVbase搜索界面比较简单，提供的工具 可以促进对数据库进行的BLAST搜索和关键 词查询。
第二节 突变数据库
突变数据库是根据功能定义的，并且和 疾病性质与流行以及疾病传播渠道都有密切 的联系。本节介绍几个目前能够检索和提供 更大资源的链接的中央资源，而其他集中的
数据库可以通过公共网查询。
一、人类基因变异数据库
人类基因变异数据库（HGMD）收集公开 发表引起人类遗传疾病的胚系突变信息。其 范围限定在导致明确遗传表现型的突变，体 细胞突变和线粒体突变也列入其中。 HGMD接受来自于研究者提交的资料。但 大多记录直接来自超过250种期刊中的突变 报道和有广泛链接的LSDB（链路状态数据 库 ）。
肿瘤基因突变：从NEJM到COSMIC数据库
肿瘤基因突变：从NEJM到COSMIC数据库介绍今天的内容之前，我们先介绍两个概念：1. Somatic Mutation（体细胞突变）Somatic mutations are a result of changes in the DNA of somatic cells, also called body cells,of an organism, and not in the germ cells. Examples of body cells include the cells of the skin, liver, bone marrow, eyes, etc.2. Germline Mutation（⽣殖系突变）Germline mutations occur as a result of changes in the DNA of germ cells. Germ cells are those cells that produce gametes, more specifically spermatogonia in males and oogonia in females. In males, these occur in the testes, while in females, they occur in the ovaries.下⾯我们先简单看⼀篇今年⼋⽉份新英格兰杂志上刚发表的⽂章：Inherited DNA-Repair Gene Mutations in Men with Metastatic Prostate Cancer.N Engl J Med. 2016 Aug4;375(5):443-53.⽂章对692例转移性前列腺癌男性患者DNA修复有关的⽣殖系基因突变（germline mutation）通过全外显⼦组进⾏了测序（测序深度100X，illumina Hiseq 2500和Miseq 100bp PE测序），检测的样本为：⼝腔拭⼦、⾎沉棕黄层、外周⾎、唾液、配对肿瘤和癌旁组织，并将结果与普通⼈群和局限性前列腺癌进⾏了⽐较，结果发现突变频率显著⾼于前者（11.8%），⽽与年龄、家族史并⽆显著差异。
查询肿瘤突变基因的方法
查询肿瘤突变基因的方法肿瘤的发生与发展与基因突变密切相关。
了解和查询肿瘤突变基因对于疾病的诊断、治疗及预防具有重要意义。
本文将详细介绍几种查询肿瘤突变基因的方法。
一、肿瘤基因数据库查询1.OncoKB：OncoKB是一个权威的肿瘤基因数据库，提供了丰富的肿瘤相关基因突变信息，包括基因变异、药物敏感性、临床研究等。
用户可以通过基因名称、变异类型等关键词进行搜索。
2.COSMIC（Catalogue of Somatic Mutations in Cancer）：COSMIC 数据库收录了大量肿瘤体细胞突变信息，包括基因突变、基因表达、药物靶点等。
用户可以通过基因名称、肿瘤类型等条件进行查询。
3.TCGA（The Cancer Genome Atlas）：TCGA是一个癌症基因组图谱项目，提供了多种癌症类型的基因突变数据。
用户可以通过基因名称、癌症类型等关键词进行搜索。
二、生物信息学工具分析1.MuPIT（Mutation Position Impact Tool）：MuPIT是一个在线生物信息学工具，可以分析基因突变对蛋白质结构的影响。
通过输入基因名称和突变位置，可以查询到突变对蛋白质功能的影响程度。
2.SIFT（Sorting Intolerant From Tolerant）：SIFT是一个预测基因突变的生物信息学工具，通过分析氨基酸替换对蛋白质功能的影响，判断突变是否具有致病性。
3.PolyPhen-2（Polymorphism Phenotyping）：PolyPhen-2是一个预测单核苷酸多态性（SNP）对蛋白质功能影响的生物信息学工具，也可用于分析基因突变。
三、实验方法1.PCR（Polymerase Chain Reaction）：聚合酶链式反应，是一种检测基因突变的方法。
通过设计特异性引物，扩增目标基因片段，然后进行测序分析，可以检测到基因突变。
2.NGS（Next-Generation Sequencing）：下一代测序技术，是一种高通量、高灵敏度的基因检测方法。
TMB检测：你想知道的，都在这里了（更新版）
TMB检测：你想知道的，都在这里了（更新版）展开全文PD-1抑制剂，包括PD-1抗体、PD-L1抗体，单独使用的有效率是偏低的；但是一旦起效，疗效相对是十分持久的，甚至部分晚期癌症病友可以实现临床治愈，长期生存。
详见：PD1抗癌最长随访数据震撼发布：这些病友临床治愈了。
为了在用药之前就把更可能从PD-1抑制剂等免疫检查点抑制剂中获益的“幸运患者”挑选出来。
学术界已经开发出众多的预测标志物，如：PD-L1表达、TMB检测、MSI检测、dMMR检测、TIL检测、肠道菌群分析等。
今天贝塔博士，重点解析一下TMB。
1. 什么是TMB检测？TMB，全称是“肿瘤基因突变负荷”，tumor mutational burden。
说白了，就是看看病人肿瘤组织中到底有多少个基因突变，是一个数数的活。
肿瘤组织中突变的基因越多，就越有可能产生更多的异常的蛋白质；这些异常的蛋白质，就越有可能被免疫系统识破，从而激活人体的抗癌免疫反应，因此对肿瘤免疫治疗的疗效就越好。
2. TMB检测是怎么做的？人体的每一个细胞，大约有3万多个基因，每个基因都有可能发生多种多样的突变（点突变、缺失突变、插入突变、融合突变、重复突变等）。
因此，如果要真正把全部基因到底有没有突变，到底产生了多少个突变搞得一清二楚，就需要大动干戈，把癌细胞基因组全部测一遍，这就耗时耗力耗钱了。
目前已经有越来越多的证据，尤其是美国最大的基因检测公司Foundation Medicine的科学家做的相关研究显示，只要对人体3万多个基因中的数百个有代表性的基因，做一下深入分析，相当于抽样调查了，就可以大致反应总体的情况了。
因此，目前国内外的公司基本采用的都是各自设计出来的数百个基因的一个套装，把这数百个基因恰好可以用来指导靶向药的选择，又可以用来作为抽样调查的标本，从而推算出来病人TMB的高低，每百万个碱基所含有的突变个数来度量。
一般认为：TMB超过20个突变/Mb（Mb代表的就是每百万个碱基），就是高；低于10个突变/Mb，就是低。
收藏级资源肿瘤数据库汇总
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------收藏级资源肿瘤数据库汇总收藏级资源|肿瘤数据库汇总现如今，随着人们生活方式和环境的改变，恶性肿瘤已经成为疾病死亡病因之一。
肿瘤在全球呈现发病率增高，以及发病年龄年轻化的趋势。
2019 年，A Cancer Journal For Clinicians 杂志发布了最新的数据。
该报告估计，2019 年美国将有 1,762,450 例新的癌症病例和606,888 例与癌症相关的死亡。
传统化疗是对抗癌症的常见方法，但它会攻击全身，造成不必要的副作用，如脱发，恶心和疲劳。
靶向治疗选择性地杀死癌细胞而不影响健康组织。
靶向药物开发将成为治疗癌症的重要手段。
图 1 肿瘤靶向治疗高通量检测技术迅速发展，使得与肿瘤相关的组学数据迅速积累。
这些数据对于研究肿瘤的发生发展机制具有重要意义。
对数据的挖掘能够确定许多与疾病有关的基因，为治疗和发病机制的研究提供新的思路。
如何有效利用和存储这些信息就显得尤为重要。
肿瘤的生物信息学数据库的建立提供了有效的解决方案，对肿瘤基础研究的发展、临床治疗水平的提高具有极大的推动作用。
以下是一些肿瘤相关的数据库分类和大致的信息。
1/ 311. 综合性肿瘤数据库2. 肿瘤基因组数据库3. 肿瘤 DNA 甲基化数据库4. 肿瘤转录组数据库5. 肿瘤蛋白组数据库---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 6. 肿瘤相关基因的数据库 7. 肿瘤与药物数据库 1. 综合性肿瘤数据库综合肿瘤数据库汇总如表 1 所示。
Oncomine：一个肿瘤相关基因研究的数据库--转载
Oncomine：⼀个肿瘤相关基因研究的数据库--转载如果你获得了⼀个肿瘤差异表达基因，想研究其是否可作为某种肿瘤的潜在标志物和靶点，⼜怕做实验会得到阴性结果，浪费时间和⾦钱，这时候你就应该想到Oncomine数据库了()。
Oncomine整合了GEO、TCGA和已发表的⽂献等来源的RNA和DNA-seq数据，只要你⽤⾮营利机构邮箱注册了就可以免费使⽤了。
下⾯就以ERBB2基因为例跟着⼩诺⼀步⼀步搞定Oncomine吧。
第⼀步：ERBB2在肿瘤中的表达在搜索框中输⼊ERBB2并设定P值、差异表达倍数和差异的排序就可以得到这个基因在各类肿瘤中的差异表达数据。
如下图所⽰，在有差异表达的数据中，ERBB2在膀胱癌、脑和神经瘤、乳腺癌和前列腺癌中⾼表达的⼏率较⾼（红⾊表⽰⾼表达，颜⾊越深表达量越⾼，蓝⾊反之）。
第⼆步：ERBB2在乳腺癌中的表达为进⼀步分析ERBB2在我感兴趣的乳腺癌中的表达，点击左侧的数据筛选区⾥选择Breast cancer、Cancer vs. Normal和Clinical Specimen 即可知道其在乳腺癌组织中的表达量是否升⾼。
第三步：ERBB2的表达与乳腺癌TNM分期、分化和⽣存时间等临床病理特点及预后的关系点击样本量较⼤、数据可信度⾼的TCGA Breast或Curtis Breast，在GROUPED BY窗⼝中选择相应的临床资料分组就可得出ERBB2在相应的临床资料分组中的表达量。
第四步：ERBB2共表达基因分析在Analysis Type中选择Coexpression Analysis，即可获得与ERBB2表达正相关性较⾼的基因。
第五步：寻找差异表达基因若是还不知道从哪个基因下⼿，没关系，Oncomine也能帮你解决。
在左侧选择Cancer Type和Cancer vs. Normal即可得到差异表达基因。
选择多个乳腺癌，点击compare即可获得多个数据中肿瘤⾼表达基因。
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肿瘤里的基因突变数据库，你知多少？
在肿瘤研究中，经常涉及到一些基因的突变研究，如下图文章里KRAS基因突变与未突变的细胞系选择。
总之，在课题方向上的突变基因的选择以及合适细胞系的采取都是一个令人纠结的问题，数据库的选择和利用将显得尤为重要。
以下就上述两方面（临床样本数据和基础科研中的细胞系数据）介绍几个数据库。
首先是临床样本数据库，其中一个比较好用的数据库是InternationalCancer Genome Consortium (ICGC)（网址：/），在里面可以查询自己想要查询的基因在临床样本里的突变情况。
如图演示，打开主页，可进行快速搜索，也可以高级搜索，
在快速搜索里输入想要查询的基因名称，以KRAS为例。
可以看到KRAS的摘要，一些基本信息和注释，注释包括参与的反应通路和GO注释，同时也可以看到KRAS在临床样本中突变起了很大作用，但还没有靶向药物。
我们重点关注突变，点击Mutations，
可以看到在很多临床项目和不同肿瘤类型中的KRAS突变情况，如果突变的多且还没有研究过，或许还有研究意义。
页面往下拉，还可以查看哪些位点突变的多，这个是很多其他数据库难以做到的，
可以看到，在KRAS G12D这个位点突变的情况最多。
当然，这个数据库还有其他功能，如上KRAS在胰腺癌中突变最多，我们可以在高级搜索中选择胰腺癌，查看基因，可以看到KRAS 排名第一，继续点击最右红框里的光标，
可看到突变与未突变生存曲线的比较，
ICGC这个数据库还有其他功能，大家可以自行探索一下。
第二个问题，在基础科研做突变基因研究，肯定离不开细胞，就如第一张截图文献里的细胞系选取，他们是怎么做到的，难道一个个测序？那肯定不是，有几个数据库可以了解一下。
第一个，CCLE（CancerCell Line Encyclopedia），翻译过来就是癌细胞百科全书，够牛逼了。
网址：/ccle，里面包含了很多癌细胞系的基因表达和突变的信息。
主页清晰简洁，哦对，需要注册一个账号，很简单。
比如，像上面文章里一样，查询的KRAS基因，可以看mRNA表达外,可以看突变的水平，我们直接看突变数据，
左边即为KRAS突变的细胞系，在下面方框里还可以搜索自己想要的细胞系有无突变，还可以查看突变位点（右边红框上），红框内可搜索突变位点，选择自己想要的细胞系和突变位点进行下一步实验。
同时，CCLE还可以输入细胞系，查看基因表达谱和某个基因有无突变及其突变位点，方法差不多，比如在首页输入HUH7细胞系，得到下图，进一步筛选想要的基因有无突变即可。
还有一个数据库，COSMIC（Catalogueof Somatic Mutations in Cancer），网址/cell_lines，这个数据库相比较CCLE而言，细胞系没有CCLE那么全，但功能比CCLE多，不仅能查询细胞，还能查询突变基因的一些其他相关信息。
首页如下图
上面的红框可直接输入基因查看基因相关信息，下面红框可以查看细胞系（只有一部分，没有CCLE那么全）。
基因以KRAS为例，细胞系以已有的HUH7为例，
可以看到guideline那里很多信息。
继续选择细胞系，
进去后可以看到这个细胞系的基本信息，还有circos图，以及突变的基因，可以搜索想要的基因，看看有无突变。
当然，以上数据库还有其他功能，有兴趣可以自行探索一下。
希望对大家有所帮助，谢谢！。